Aplicación de la minería de datos anómalos en organizaciones orientadas a proyectos

Gilberto Fernando Castro Aguilar, Iliana Pérez Pupo, Pedro Y. Piñero Pérez, Natalia Martínez, Yairilee Crúz Castillo

Resumen


La minería de datos anómalos es un área de la minería de datos que aborda el problema de la detección de datos raros o comportamientos inusuales en los datos. Esta disciplina tiene una alta aplicabilidad en disímiles escenarios entre los que se destacan el aseguramiento de ingresos en las telecomunicaciones, la detección de fraudes financieros, la seguridad y la detección de fallas. En este trabajo los autores presentan distintos métodos para el descubrimiento de datos anómalos bajo un enfoque que agrupa las técnicas de minería de datos anómalos en: métodos supervisados, métodos no supervisados y métodos semisupervisados. Se presenta además la aplicabilidad de la minería de datos anómalos en la detección de errores y fallas, en la gestión de organizaciones orientadas al desarrollo de proyectos de software. En particular se presentan las técnicas de minería de datos anómalos asociadas a procesos de aseguramiento de ingresos, bajo un enfoque reactivo, en estas organizaciones. Se discuten en el trabajo los resultados de la comparación de varios algoritmos de minería de datos anómalos, tomando como datos para el experimento la base de datos de investigaciones para la planificación disponible en el Laboratorio de Investigaciones de Gestión de Proyectos de la Universidad de las Ciencias Informáticas. Finalmente se realizan pruebas estadísticas no paramétricas para la comparación de los resultados basados en la capacidad de detección de los algoritmos. Se arriban a conclusiones y se identifican que algoritmos presentaron los mejores desempeños.


Palabras clave


minería de datos anómalos, agrupamientos, gestión de proyectos, proyectos de software

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